2015-MaisaLimaAmbrosio

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Universidade de Brasília - UnB 
Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade - FACE 
Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais – CCA 
Curso de Ciências Contábeis 
 
 
 
 
 
MAÍSA LIMA AMBROSIO 
 
 
 
 
 
 
 
 
GERENCIAMENTO DE RESULTADOS NAS DEMONSTRAÇÕES DE 
INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
BRASÍLIA - DF 
2015 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Professor Doutor Ivan Marques de Toledo Camargo 
Reitor da Universidade de Brasília 
 
Professor Doutor Mauro Luiz Rabelo 
Decano de Ensino de Graduação 
 
Professor Doutor Roberto de Góes Ellery Júnior 
Diretor da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade 
 
Professor Doutor José Antônio de França 
Chefe do Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais 
 
Professora Doutora Diana Vaz de Lima 
Coordenadora de Graduação do curso de Ciências Contábeis – Diurno 
 
Professor Doutor Marcelo Driemeyer Wilbert 
Coordenador de Graduação do curso de Ciências Contábeis – Noturno 
 
 2 
 
Universidade de Brasília - UnB 
Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade - FACE 
Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais – CCA 
Curso de Ciências Contábeis 
 
 
 
 
 
 
MAÍSA LIMA AMBROSIO 
 
 
 
 
Gerenciamento de resultados nas demonstrações das Instituições 
Financeiras 
 
 
 
Trabalho de conclusão de curso (Monografia) 
apresentado como exigência parcial para obtenção do 
título de Bacharel em Ciências Contábeis apresentado 
para banca avaliadora do Departamento de Ciências 
Contábeis e Atuarias da Faculdade de Economia 
Administração e Contabilidade. 
 Orientador: Prof. Dr. César Augusto Tibúrcio Silva 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
BRASÍLIA 
2015 
 3 
Maísa Lima Ambrosio 
 
 
 
 
 
Gerenciamento de resultados nas demonstrações das Instituições Financeiras. 
 
 
 
Gerenciamento de resultados nas 
demonstrações das Instituições Financeiras. 
Monografia apresentada ao curso de graduação 
em Ciências Contábeis e Atuariais da 
Universidade de Brasília (UnB) como requisito 
para obtenção do título de Bacharel em 
Ciências Contábeis e Atuariais. 
 
 
 
Brasília, de de 2015. 
 
 
 
BANCA EXAMINADORA 
 
 
________________________________________ 
Prof. Doutor César Augusto Tibúrcio Silva 
Universidade de Brasília (UnB) 
 
________________________________________ 
 
 
 4 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
O sábio escuta e assimila mais instrução; 
O homem que tem entendimento 
obtém orientação perita 
- Provérbios 1:5 
 5 
AGRADECIMENTOS 
 
Agradeço primeiramente a Jeová Deus por ter me sustentando e pelas bênçãos que 
recebi durante toda a minha vida. 
Aos meus pais Eliane e Marcos, que sempre me ajudaram, aconselharam e me 
encorajaram muito a cursar o Bacharelado em Ciências Contábeis. Também às minhas irmãs 
Daniela e Érica que me apoiaram durante momentos difíceis, ao longo da graduação. 
Aos meus familiares, em especial meus tios Maurício e Catharine, e Everaldo e 
Elisabete que de forma direta e indireta sempre estiveram envolvidos na minha vida 
acadêmica e me deram apoio com palavras e conselhos positivos em tantos momentos que 
pensei em desistir e sempre me relembraram do que era mais importante. 
Aos meus primos Yuri e Emily por serem compreensíveis com meus momentos de 
ausência. 
À amiga Mariana Faria, pelo apoio e compreensão quanto ao desenvolvimento da 
minha vida acadêmica e em todos os momentos. 
À Mestre Priscila Furtado, que apesar das inúmeras atividades sempre reservava 
tempo para revisar o conteúdo comigo e se mostrou presente apesar da distância, não sendo 
apenas uma professora, mas uma verdadeira amiga. 
Aos meus pais de coração Luiz e Nelma Melgaço, que assim como meus pais, 
compreenderam meus horários “alternativos”, me aconselharam e ouviram nos momentos que 
mais precisava. 
Ao casal Miguel e Vânia Diniz, que apesar da distância se mostram presentes em 
minha vida e me relembram do que é realmente importante. 
À minha família UnB: Amanda Carneiro, Ana Carolina Araújo, Ana Caroline Claver, 
Brenda Agatha Machado, Danilo Furtado, Débora Alice Fernandes, Lucas Reis, Matheus Reis 
e Mônica Florêncio - pela amizade e pelos momentos de luta e felicidades que tivemos 
durante o curso. Além da paciência que tiveram comigo, principalmente nessa etapa final. 
Amizade longa e próspera para nós. 
À Débora Balla e Rafaela Araújo, pelo apoio e compreensão em tantos momentos de 
desabafo e de dúvidas durante a graduação. 
À amiga e conselheira, Elaine Jacob, a qual colaborou na revisão deste trabalho. 
Ao meu orientador, Professor Doutor César Augusto Tibúrcio, pessoa com quem tive a 
oportunidade de aprender e crescer como profissional. Obrigada por todo apoio durante meu 
 6 
processo de orientação, feito com muita paciência e presteza durante minha jornada 
acadêmica. 
À Professora Mestre Krisley Mendes, que durante toda a graduação se mostrou 
acessível e com a qual eu pude contar em momentos de dificuldade. 
Ao Larry Page e Sergey Brin, por terem desenvolvido o Google. 
À tantos outros amigos, colegas de curso, professores e servidores que se fosse citar 
todos por nome muitas páginas seriam utilizadas. 
À todos que contribuíram de forma direta ou indireta para a minha formação, o que 
inclui todos que pagam impostos. 
 7 
 
RESUMO 
 
 
O objetivo desse trabalho é avaliar se as Instituições Financeiras (IFs) brasileiras utilizam 
gerenciamento do resultado (GR) ao contabilizar as operações de crédito e as provisões para 
operações de crédito. A pesquisa será dividida em bibliográfica com o intuito de apresentar o 
arcabouço teórico sobre GR em IFS, e empírica, onde foram avaliados os dados contábeis 
dos 20 bancos com maiores redes de agências conforme apresentado no site do 
Banco Central do Brasil (Bacen). Foram utilizados dados contábeis trimestrais, no 
período do 1º trimestre de 2014 ao 1º trimestre de 2015, realizando-se análises 
estatísticas e os modelos desenvolvidos tiveram como base as contas de lucro 
líquido (LL), operações de crédito (OC) e provisão para operação de crédito (PPOC). 
Na análise estatística, são empregadas técnicas de correlação e regressão. Foi 
observado que o usuário comum encontraria dificuldade em observar evidências de 
gerenciamento de resultados. A principal contribuição do estudo consistiu no 
desenvolvimento de um possível modelo de gerenciado do resultado através das provisões 
para operações de crédito. Algumas limitações desse estudo é que o período analisado se 
refere ao 1º trimestre de 2014 ao 1º trimestre de 2015. A amostra está restrita aos 20 maiores 
redes de agências. Os modelos foram desenvolvidos considerando especificamente o mercado 
bancário brasileiro. Foram utilizadas informações acessíveis ao usuário externo, o estudo foi 
aplicado durante um período de recessão na economia brasileira, quando se mostra mais 
propenso para o GR. As contas LL, PPOC e OC são os objetos de estudo e os testes foram 
aplicados pensando no usuário comum da contabilidade. 
Palavras chave: Gerenciamento de resultados. Instituições Financeiras. Provisão para 
Operação de Crédito. Operações de Crédito. 
 8 
LISTA DE TABELAS E ELEMENTOS ILUSTRATIVOS 
 
Tabela 3.1 – 20 bancos com maiores redes de agência e o consolidado do SFN 
Tabela 4.1 – Teste de regressão linear 
Tabela 4.2 – Teste de sinal 
Tabela 4.3 – Síntese dos testes 
Tabela 4.4 – Síntese dos testes 
Quadro 1.1 – Operações de Crédito 
Quadro 2.1 - Gerenciamento dos resultados contábeis X Contabilidade fraudulenta/ práticas 
impróprias. 
Quadro 3.1 – Bancos com maiores redes de agências 
Gráfico 4.1 – Operações do 2º trimestre de 2014 
Gráfico 4.2 – Provisão para Operações de Crédito 
Gráfico 4.3 – Lucro Líquido 
Gráfico 4.4 – BIC 
Gráfico 4.5 – Caixa Econômica Federal 
 
 9 
 
LISTA DE ABREVIATURAS 
 
Bacen Banco Central do Brasil 
GRGerenciamento de Resultados 
IF Instituição Financeira 
LL Lucro Líquido 
LLNG Lucro Líquido Não Gerenciado 
OC Operações de Crédito 
PEROC Percentual de crescimento de Operações de Crédito 
PERONG Percentual de crescimento de Operações de Crédito Não Gerenciado 
PPOC Provisão para Operação de Crédito 
PPOCNG Provisão para Operação de Crédito Não Gerenciado 
SFN Sistema Financeiro Nacional 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 10 
SUMÁRIO 
 
1.1 Introdução ....................................................................................................................... 12 
1.2 Problema ......................................................................................................................... 13 
1.3 Objetivo .......................................................................................................................... 13 
1.4 Justificativa ..................................................................................................................... 14 
1.5 Premissas Assumidas ...................................................................................................... 14 
1.6 Metodologia da Pesquisa ................................................................................................ 15 
2. REFERENCIAL TEÓRICO ................................................................................................. 16 
2.1 Gerenciamento de Resultados ........................................................................................ 16 
2.2 Gerenciamento de Resultados em Instituições Financeiras ............................................ 19 
2.3 Provisões para Operações de Crédito ............................................................................. 20 
2.4 Originalidade/valor ......................................................................................................... 21 
3. PROCEDER METODOLÓGICO ........................................................................................ 22 
3.1 População e Amostra ...................................................................................................... 22 
3.2 Origem dos Dados .......................................................................................................... 24 
3.3 Limitações da Pesquisa ................................................................................................... 24 
3.4 Modelos Desenvolvidos ................................................................................................. 25 
3.5 Metodologia de Análise Estatística ................................................................................ 26 
3.5.1 Teste t-pareado ........................................................................................................ 26 
3.5.2 Regressão Linear ..................................................................................................... 27 
3.5.3 Teste de Sinal ........................................................................................................... 28 
4. RESULTADOS E ANÁLISE ............................................................................................... 29 
4.1 Estatística Descritiva ...................................................................................................... 29 
4.2 Teste t-pareado ............................................................................................................... 31 
4.3 Regressão Linear ............................................................................................................ 31 
4.4 Teste de Sinal ................................................................................................................. 33 
4.5 Casos Especiais .............................................................................................................. 34 
4.5.1 Banco Industrial e Comercial S.A (BIC) ................................................................. 34 
4.5.2 Caixa Econômica Federal ....................................................................................... 35 
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................... 36 
REFERÊNCIAS ....................................................................................................................... 38 
APÊNDICE – Resultados ......................................................................................................... 41 
 
 
 
 
 11 
1. INTRODUÇÃO 
 
 
1.1 Introdução 
 
As Instituições Financeiras (IFs) têm um papel de grande relevância na economia de 
um país e para isso é necessário a existência de um sistema financeiro sólido. Um dos pilares 
da solidez do sistema financeiro é a transparência e os órgãos normativos e regulamentadores 
exigem essa transparência por meio da divulgação de parte dos demonstrativos e relatório 
contábeis. Mas a prática de gerenciamento de resultados (GR) tem sido um grande obstáculo 
para que usuários externos consigam enxergar real situação dos bancos. 
Em vista disso, fatores políticos, econômicos, sociais e até comportamentais fazem 
com que os agentes econômicos tenham uma assimetria informacional, tanto de modo 
quantitativo como qualitativo (XAVIER: 2007). Por isso o GR tem sido foco de muitos 
estudos científicos para entender suas causas e impactos. A contabilidade deve ser 
considerada um processo informacional com o intuito de reduzir a assimetria da informação. 
Contudo os princípios e normas contábeis fornecem brechas para os gestores agirem de forma 
discricionária. Exemplos de contas caracterizadas pela subjetividade são: provisão para 
devedores duvidosos, contingências e depreciação. Apesar do julgamento contábil não ser 
subjetivo, é justamente nessas brechas que surge a possibilidade de GR podendo distorcer a 
realidade com intenção oportunista, prejudicando a qualidade da informação (PIQUEIRAS: 
2010). Barton (2001) acreditava que o GR tem sito tão comum que tanto a mídia 
como órgãos reguladores tem expressado pouca preocupação quanto aos impactos 
do GR na qualidade dos resultados divulgados e em como isso pode afetar o 
mercado de capital. 
Existem diversos objetivos para a prática de GR. A principal modalidade, que 
aparentemente mais ocorre nas instituições financeiras, é a suavização de 
resultados, que em geral é utilizada quando os resultados previamente apurados 
forem elevados, efetuando uma redução no resultado divulgado; e quando o 
resultado foi baixo, esse poderá ser elevado (ZENDERSKI, 2005). 
 “O gerenciamento de resultados pode ser entendido como um conjunto de 
ações intencionais, por parte dos preparadores de demonstrações financeiras, 
com impactos sobre a representação contábil da entidade, dentro dos limites 
permitidos pelas normas e padrões contábeis, tendo em vista o atendimento de 
 12 
interesses dos gestores da organização objeto da divulgação financeira”. 
(GOULART; 2007:6) 
 
 Os interesses sugeridos por Goulart não se adéquam com a informação 
fidedigna e útil que deve ser disponibilizada aos usuários da contabilidade. Desse 
modo, o GR pode causar distorção de informações divulgadas pelas entidades, 
causando efeitos ao fazer analise comparativa com outros participantes de mercado 
e também no processo de alocação de recursos na economia. O GR pode resultar 
em informações que não refletem a real situação patrimonial da entidade, assim 
como seus resultados. 
 
1.2 Problema 
 
O foco desse estudo será o GR, o qual afeta diretamente os usuários das informações 
contábeis. Este trabalho tem como objetivo evidenciar se os padrões contábeis vigentes no 
Sistema Financeiro Nacional (SFN) estão sendo utilizados maneira fidedigna ou se estão 
utilizando subterfúgios para a prática de GR, tendo em vista o interesse dos gestores 
bancários. A principal motivação para o estudo do GR é o sistema de compensação e 
benefícios aos funcionáriosdas IFs, tal como a Participação nos Lucros e Resultados (PLR). 
Desse modo os funcionários da IFs se preocupam, mas com a transparência dos lucros e 
resultados. Caso seja constada a prática de GR, é possível o usuário comum identificar GR 
presente na contabilidade das IFs? 
 
1.3 Objetivo 
 
 O objetivo desse trabalho é avaliar se as IFs brasileiras utilizam o GR na 
contabilização de operação de crédito (OC) e provisão para operação de crédito (PPOC). Tem 
como finalidade a realização de pesquisa bibliográfica com o intuito de apresentar arcabouço 
teórico a respeito do GR em IFs e o desenvolvimento de um modelo para a evidenciação de 
suavização de resultados. Tem-se como objetivo verificar se há indícios de GR no âmbito das 
IF em atuação no Brasil na área de OC. 
 
 13 
1.4 Justificativa 
 
O GR pode ser um grande obstáculo para a transparência das entidades, 
causando impacto negativo para a eficiência do mercado e a solidez do sistema 
financeiro. Como o foco do trabalho são as OC quadro 1.1 ilustra a sua relevância 
diante o Sistema Financeiro Nacional. 
Quadro 1.1 – Operações de Crédito (R$ Bilhões)* 
 Ativo Total OP % 
20 bancos selecionados 4.588,33 1.670,14 36 
SFN 5.700 1.789,58 31 
Fonte: Elaboração própria 
*Valores referentes ao 1° Trimestre de 2014. 
 Para Indícibus (2000) a contabilidade deve ter como objetivo básico desenvolver 
demonstrativos contábeis que contenham informação útil para a tomada de decisões 
econômicas. Em teoria, o padrão contábil vigente do SFN deveria promover a evidenciação 
adequada das demonstrações contábeis, promovendo a solidez e transparência das IFs, mas 
não é isso que ocorre. O usuário externo só tem acesso a três níveis de conta e são cinco, 
sendo que as contas que explicitam a formação da PPOC e Provisão para crédito de liquidação 
duvidosa (PCLD), não são acessíveis ao usuário externo. 
Nesse sentido, é de grande utilidade avaliar até que ponto a transparência 
exigida por meio dos padrões contábeis vigora no SFN principalmente para o 
usuário externo. A realização desse estudo é justificável visto que tem por alvo 
trazer evidências da prática de GR em IFs. 
 
1.5 Premissas Assumidas 
 
 Ao longo do estudo algumas premissas e hipóteses foram assumidas. Entre essas que a 
decisão do usuário externo ocorre basicamente pelas informações divulgadas pela IFs. 
Também observa o poder discricionário encontrado nos padrões contábeis para as IFs. 
Assume-se que os usuários das demonstrações financeiras tomam decisões racionais. 
 Cabe salientar que o período de base para os modelos desenvolvidos foi o do 1º 
trimestre de 2014 visto que era o último período com informação disponível antes da recessão 
 14 
no Brasil. Para a criação do modelo, foi-se assumida a premissa que esse período os 
resultados não estariam gerenciados no primeiro período de análise. 
 
 
 
1.6 Metodologia da Pesquisa 
 
 Para atingir os objetivos dessa pesquisa, são desenvolvidas revisão bibliográfica e 
pesquisa empírica. A revisão bibliográfica tem como alvo desenvolver o arcabouço teórico 
sobre GR, incluindo estudos com foco em instituições financeiras e provisões para operações 
de crédito. A base teórica foi desenvolvida no capítulo 2 - Referencial Teórico, a qual 
inclui os conceitos de GR, motivações, estudos sobre a aplicação do GR em IFs e 
como a conta de provisões para operações de crédito (PPOC) pode ser utilizada 
para a prática do GR. 
Quanto à pesquisa empírica, foram avaliados os dados contábeis dos 20 
bancos com maiores redes de agências conforme apresentado no site do Banco 
Central do Brasil (Bacen). Foram utilizados dados contábeis trimestrais, no período 
do 1º trimestre de 2014 a 1º trimestre de 2015, realizando-se análises estatísticas e 
os modelos desenvolvidos tiveram como base as contas selecionadas: lucro líquido 
(LL), operações de crédito (OC) e provisão para operação de crédito (PPOC). Na 
análise estatística, são empregadas técnicas de correlação e regressão. Utiliza-se o 
software livre Gretl, o qual compila e interpreta dados econométricos. A metodologia de 
pesquisa é orientada pela abordagem empírica analítica, com levantamento de informações 
contábeis provenientes dos 50 Maiores Bancos e o Consolidado do Sistema Financeiro 
Nacional e do sistema IF.data. O capítulo 3 apresenta o método da pesquisa incluindo os 
modelos e hipóteses que serão utilizados. 
O capítulo 4 aborda os resultados obtidos por meio da análise. No capítulo 5 são 
formuladas as conclusões considerando os resultados obtidos juntamente com a base teórica, 
além sugerir novos temas de pesquisa. E finalizando segue as referências e os anexos. 
 15 
2. REFERENCIAL TEÓRICO 
 
 
2.1 Gerenciamento de Resultados 
 
O GR earnings management) é comumente reconhecido como: contabilidade criativa 
(window dressing) e manipulação de resultados (earnings manipulation). Quando tratado 
como manipulação contábil a conotação pode ser diferenciada, por incluir práticas não aceitas 
na contabilidade. Tem sido um tema recorrente de pesquisa, inclusive no âmbito secular ou 
doméstico, após a década de 1990 por conta de crises econômicas e colapsos financeiros. 
Devido a flexibilidade dos princípios contábeis na elaboração de relatórios e demonstrações, 
torna-se possível a prática de GR. 
 Schipper (1989:92) encara o GR como “uma intervenção proposital no relatório 
financeiro externo, um processo feito com a intenção de obter algum ganho privado (ao 
contrário de apenas facilitar a operação natural do processo)”1. 
Para Healy e Whalen (1999) o GR acontece quando a administração de julgamento em 
relatórios financeiros e contábeis com o intuito de enganar ou influenciar investidores e 
agentes que dependam de números contábeis. 
Já Richardson (2000) acredita que os padrões contábeis permitem de modo irrestrito a 
aplicação de métodos gerenciais para mostrar o desempenho das empresas. Quando os 
resultados são usados ilimitadamente para manipulação, é o chamado GR. 
Martinez (2001:15) desenvolveu um estudo inovador sobre GR. Inovador porque foi a 
primeira pesquisa cientifica a investigar as diversas dimensões da prática do GR em 
companhias abertas brasileiras, também fez utilização da metodologia positiva, onde 
investigou as hipóteses sobre o assunto. O autor afirma que “O julgamento e o poder 
discricionário dos gerentes é tão importante que, muitas vezes, na realização de lançamentos 
contábeis, o fato mais importante para ser avaliado é a intenção”. Martinez defende que o GR 
não pode ser encarado como fraude, mas opera dentro dos limites legais, no entanto, há 
momentos que as normas contábeis tornam-se discricionárias, de modo que é necessário que o 
gestor realize a decisão contábil e é nesse momento que pode ocorrer o GR. Para ilustrar a 
1 Tradução livre de: “a purposeful intervention in the external financial reporting process, with the intent of 
obtain some private gain (as opposed to, say merely, facilitating the neutral operation of the process).” 
 16 
 
diferença entre gerenciamento de resultados e contabilidade fraudulenta, Martinez (2001:14) 
criou um quadro (quadro 2.1) com adaptações dos estudos de Dechow e Skinner. 
Quadro 2.1 - Gerenciamento dos resultados contábeis X Contabilidade fraudulenta/ práticas 
impróprias. 
Decisões contábeis "puras" Decisões com impacto no Fluxo de Caixa 
"Gerenciamento" dos resultados contábeis 
De acordo com as normas/princípios contábeis Práticas aceitáveis 
 
Contabilidade "Conservadora" Visando Reduzir o Fluxo de Caixa Líquido 
a) Reconhecimento muito elevado de provisões a) Retardar Vendas 
b) Aceleração das despesas 
b) Acelerar gastos associados a propaganda, 
publicidade, treinamento 
c) Reconhecimento de receitas apenas quando na 
cobrança 
c) Aumentar despesas de natureza não-operacional 
(banquetes, bingos, doações) 
 
Contabilidade "Agressiva"Visando aumentar Fluxo de Caixa Líquido 
a) Evitar ou reduzir o reconhecimento de provisões a) Antecipar ou acelerar as vendas 
b) Reduzir as cotas de depreciação e amortização 
b) Adiar a realização de despesas necessárias de 
propaganda, publicidade, treinamento 
c) Reconhecimento de receitas durante a produção 
c) Aumentar receita não operacionais pela venda de 
ativos da empresa 
 
Contabilidade fraudulenta e práticas inaceitáveis 
Que violam as normas/princípios contábeis Práticas inaceitáveis 
 
a) Registras vendas fictícias a) Receber e não efetuar a entrega do produto 
b) Antecipar (documentalmente) a data de 
realização das vendas b) Não cumprir com os compromissos financeiros 
c) Superestimar o estoque pelo registro de 
inventário fictício c) Não pagar tributos lançados 
 
Fonte: Adaptado por Martinez (2001) a partir de Dechow & Skinner (2000). 
São várias as modalidades de prática de GR, dentre essas Martinez (2001) as 
dividiu em quatro categorias: 
a) Alteração de lucros com o intuito de atingir a metas determinas – as metas podem 
estar acima ou abaixo do resultado, motivando os gestores a pratica de 
manipulação; 
b) Suavização de resultados – reduzindo a variabilidade dos resultados passando 
para o mercado uma imagem de solidez financeira e constância; 
c) Redução dos lucros correntes em prol de lucros futuros – isso ocorre piorando os 
resultados atuais já sabendo que os resultados futuros serão superiores. A idéia 
dessa prática é mostrar para o mercado que a empresa se recuperou após um 
desempenho negativo. Além disso os resultados podem ser manipulados para 
obtenção de algum benefício fiscal; 
 17 
d) Evitar a divulgação de perdas ou lucros declinantes – quando a empresa apura 
um prejuízo pequeno a situação é revertida por meio do GR apresentando um 
pequeno lucro. 
Leuz, Nanda e Wysocki (2003) entendem que o GR é alterar o desempenho 
econômico de uma empresa mencionado pelos portadores de informação privilegiada a fim de 
influenciar resultados contratuais ou despistar stakeholders. 
Santos e Grateron (2003) consideram que o GR vai de encontro com as aplicações 
éticas, entendendo que a intenção é mostrar uma imagem melhor ou pior da empresa, uma 
imagem que é diferente da realidade. Os pesquisadores consideram que qualquer manipulação 
contábil que contenha distorção na estrutura correta, deve ser considerara como fraude. 
Cosenza e Greateron (2003) consideram o GR com uma forma de maquiar, por meio 
da manipulação intencional das informações contábeis, a realidade patrimonial de uma 
entidade, de modo a demonstrar uma imagem distorcida. 
 Cardoso (2004) encara que o GR vai além da intenção, mas envolve as escolhas das 
práticas contábeis, escolhas essas onde os gestores podem manipular a atividade operacional 
da entidade e retratar resultados fora da realidade. A manipulação pode ocorrer por meio dos 
critérios de mensuração patrimonial ou até mesmo pelo momento em que irá reconhecer as 
receitas e despesas. 
Fuji (2004) considera que o GR envolve a atuação de forma intencional sobre os 
resultados e demonstrações contábeis, dentro dos limites estabelecidos pela legislação ou 
órgãos normativos, agindo de forma discricionária na preparação de demonstrações contábeis. 
Wagenhofer (2004) entende que o GR é uma prática oportunista que sobrecarrega a 
economia de maneira negativa, trazendo prejuízos para: investidores, analistas financeiros, 
contadores, instituições de crédito e financiamento, entidades reguladoras de mercado, 
sindicatos, entidades fazendárias e entidades não governamentais. 
Baptista (2010) defende em seu artigo a divisão do GR entre operacional e real. O 
operacional ocorre quando a empresa é mais rígida em relação às normas contábeis, 
manipulando as informações operacionais e seus efeitos são de longo prazo. Já o GR real 
ocorre quando a manipulação afeta diretamente o caixa da entidade assim como as decisões 
administrativas. 
Azevedo e Costa (2012) fizeram um estudo com o intuito descobrir qual era o impacto 
no GR após a troca obrigatória das firmas de auditoria. As evidências indicaram que a troca 
da firma de auditoria não impacta o nível do GR. 
 18 
Formigoni et al (2012) publicaram uma pesquisa com objetivo de investigar as 
companhias abertas brasileiras e observar se elas praticavam GR com a intenção de reduzir a 
carga tributária. Foi observada a existência de GR, mas não foi possível associar a prática 
diretamente com a intenção de reduzir a carga tributária. 
Dutra e Costa (2014) realizaram um estudo com objetivo de avaliar se existia relação 
entre o nível de GR e o grau de conservadorismo da entidade. Não foi possível identificar 
relação entre o GR e conservadorismo, mas foi identificado a existência de GR com o intuito 
de antecipar resultados, sendo utilizado na relação lucro x retorno. 
 É digno de nota que o GR é um assunto em aberto na contabilidade, onde os autores 
não entram em consenso sobre se é fraude ou “maquiagem”, ou se é apenas uma atuação 
dentro os limites legais. As pesquisas mais recentes mostram que ainda é muito difícil 
evidenciar o GR está ocorrendo e a que ele está relacionado, no entanto é possível perceber a 
existência dele. 
 
2.2 Gerenciamento de Resultados em Instituições Financeiras 
 
 Moyer (1990) pesquisou sobre as maiores instituições financeiras norte americanas e 
como os gestores incentivavam a prática de GR principalmente para realizar ajustes contábeis 
quando o índice de capital caísse abaixo do mínimo regulamentar conforme critérios definidos 
pelo Federal Reserve Board. Os ajustes feitos na provisão para perdas em empréstimos foram 
utilizados para a prática de GR. 
 Xavier (2007) em sua tese propôs comprovar a existência de indícios de GR em 
bancos comerciais do Brasil, para isso foram selecionados os vinte maiores conglomerados 
bancários utilizando os investimentos em controladas e coligadas, operações com títulos e 
valores mobiliários, operações de crédito e passivos contingentes. Foi observado que 10% dos 
bancos utilizaram investimentos em controladas e coligadas para prática de GR. Os títulos 
mantidos até o vencimento podem ser considerados como bons indícios de gerenciamento 
visto que os bancos mantinham os percentuais dessas categorias mais baixos. Dos vinte 
bancos analisados, apenas quatro não apresentaram indícios de gerenciamento. 
Goulart (2007:3) observou que os bancos necessitam manter uma imagem inviolável, 
onde retratam solidez financeira e bom desempenho, desse modo as instituições financeiras 
ficam induzidas a pratica do GR. O estudo analisou as 50 maiores instituições financeiras a 
fim de entender o comportamento do sistema financeiro nacional e entender como o grupo a 
 19 
prática do GR. Segundo o autor “constatou-se o efeito de suavização no resultado contábil 
por meio das despesas com PDD (operações de crédito), resultado com derivativos e também, 
mas em menor intensidade, por meio das receitas com ajustes positivos a VM de TVM.” 
Dantas et al. (2013) propuseram identificar se os bancos se beneficiam da 
discricionariedade quanto as escolhas contábeis relacionados com o processo de 
reconhecimento e mensuração dos derivativos para o GR e o que era determinante para essa 
prática. Esse estudo contribuiu principalmente por ter desenvolvido um modelo para 
identificação de discricionariedade da administração, possibilitando evidenciar a prática de 
GR com instrumentos derivativos. Ainda Dantas et al. (2013) fizeram outro estudo com o 
intuito de validar o modelo de dois estágios para identificação da discricionariedade, modelo 
utilizado no estudo anterior. O modelo foi considerado robusto visto que conseguiu identificar 
o GR e relacioná-lo a outras variáveis. 
Gomes (2014) o objetivo deste estudo é criar uma maior transparência sobre a 
informação que é divulgada pelos balanços contábeis das Instituições Financeiras. Para esseestudo a autora testou três práticas de GR: apresentação de lucro líquido positivo, 
apresentação de lucro líquido crescente e lucro líquido crescente em relação a respectivo peer 
group. 
 
2.3 Provisões para Operações de Crédito 
 
Provisão para Operações de Crédito (PPOC) é uma conta redutora de ativo, que visa 
estimar as prováveis perdas de uma instituição financeira. Uma resolução do Conselho 
Monetário Nacional (CMN) 2.682/99 causou mudanças na constituição dessa provisão ao 
tornar obrigatória a classificação das operações por nível de risco de crédito. Spaziani (2011) 
constatou que após essa resolução os bancos tendem a constituir as provisões de maneira mais 
homogênea. 
Porto (2014) encarou a utilização da conta de provisão de crédito como objeto do 
estudo um desafio visto que está sujeita a falhas devido o julgamento do gestor na 
classificação de risco de crédito de um cliente. A autora constatou que os bancos brasileiros 
efetuam o GR de forma parcial principalmente na conta despesa com provisão de crédito e 
lucro líquido, onde foi comprovado que quanto maior o resultado, maior o gasto com 
provisão, de modo que ocorre a suavização do resultado real. 
 20 
Maia e Bressan (2013) desenvolveram um estudo com o intuito de identificar o GR em 
cooperativas de crédito brasileiras. Foi observado que as despesas líquidas de provisões para 
operações de crédito serviram para suavizar os resultados. 
 
2.4 Originalidade/valor 
 
 O presente estudo teve como base a pesquisa de Paulo Xavier (2007) com o tema 
“Gerenciamento de resultados por bancos comerciais no Brasil”. O autor teve acesso a contas 
internas do sistema financeiro e teve como intuito observar se existem indícios suficientes 
para se afirmar que os bancos comerciais no Brasil praticam alguma modalidade de 
gerenciamento de resultados. Diferentemente do estudo de Xavier, esse estudo utilizará 
informações acessíveis ao usuário externo. Outro diferencial é o período em que o estudo foi 
aplicado, período esse de recessão na economia brasileira quando se mostra mais propenso 
para o GR. As contas LL, PPOC e OC são o objeto de estudo. 
 21 
3. PROCEDER METODOLÓGICO 
 
 
3.1 População e Amostra 
 
 Para analisar os principais bancos comerciais brasileiros em busca de evidências de 
gerenciamento de resultados optou-se por utilizar uma amostra contendo os 20 maiores 
bancos por número de agências. O Banco Central (Bacen) disponibiliza um quadro, 
apresentado a seguir, com o nome das instituições financeiras que mais possuem mais 
agências (Quadro 3.1). Além disto, disponibiliza também informações para análise econômico 
financeiro do Sistema Financeiro Nacional (SFN) entre essas dados selecionados das contas 
das entidades supervisionadas, até o nível três de cinco. 
 
Quadro 3.1 – Bancos com maiores redes de agências 
 
Fonte: Departamento de Organização do Sistema Financeiro, disponibilizado no site do Bacen.2 
 Para observar a relevância da amostra, foram analisados os percentuais totais das 
seguintes contas: Ativo total (-) intermediação, depósitos total, patrimônio líquido e lucro 
líquido. A conta “Ativo Total menos Intermediação” representa o somatório das contas 
2 Acessado em 22/08/2015: http://www.bcb.gov.br/htms/deorf/d201507/Quadro%2008%20-
%20Institui%C3%A7%C3%B5es%20com%20maiores%20redes%20de%20ag%C3%AAncias.pdf 
 22 
 
“Circulante e Realizável a Longo Prazo” e “Permanente”, subtraídas pela conta “Aplicações 
em Operações Compromissadas – Revendas a Liquidar Posição Financiada”. A Tabela 3.1 
possibilita ver a relevância da amostra. 
Tabela 3.1 – 20 bancos com maiores redes de agência, em R$ Milhões, no 4º. 
 Instituições Ativo Total (-) Depósitos Patrimônio Lucro 
 Intermediação Total Líquido Líquido 
1 BB 1.075,53 4.696,80 70,68 5,83 
2 ITAU 1.013,57 310,83 103,08 10,31 
3 CAIXA ECONOMICA FEDERAL 968,56 419,34 26,22 3,70 
4 BRADESCO 694,59 212,51 81,59 7,88 
5 SANTANDER 590,12 143,89 58,22 1,22 
6 HSBC 164,70 57,73 9,73 - 0,53 
7 SAFRA 122,48 9,78 8,73 0,83 
8 CITIBANK 57,66 14,28 6,71 0,02 
9 BANRISUL 58,93 34,30 5,67 0,46 
10 BCO DO NORDESTE DO BRASIL S.A. 38,20 11,93 3,37 0,42 
11 DEUTSCHE 27,51 1,73 1,66 0,14 
12 BIC 15,64 6,70 1,22 - 0,59 
13 BANESTES 12,87 8,39 1,06 0,07 
14 MERCANTIL DO BRASIL 12,33 8,36 0,71 - 0,08 
15 BCO DA AMAZONIA S.A. 12,42 3,19 1,71 0,12 
16 BRB 11,93 8,51 1,17 0,05 
17 BCO DO EST. DO PA S.A. 5,03 3,90 0,57 0,11 
18 BCO DO EST. DE SE S.A. 3,73 2,90 0,28 - 0,02 
19 BCO TRIANGULO S.A. 2,13 1,12 0,37 0,02 
20 INTERMEDIUM 1,85 0,79 0,31 0,01 
 Total dos vinte maiores bancos em sentido de agências 4.889,79 1.729,86 383,05 29,98 
 88,56% 93,10% 83,04% 90,06% 
 Demais 76 instituições /consolidados 631,48 128,24 78,24 3,31 
 11,44% 6,90% 16,96% 9,94% 
 Total Consolidado Bancário I (96 Instituições) 5.521,26 1.858,10 461,29 33,29 
 72,54% 87,55% 68,44% 72,63% 
 Total do Sistema Financeiro Nacional (1565 Instituições) 6.740,45 1.975,91 559,68 41,28 
Tabela 3.1 – 20 bancos com maiores redes de agência, em R$ Milhões, no 4º. Trimestre de 2014 
Fonte: Elaboração própria 
 
É possível observar a relevância da amostra uma vez que os 20 bancos com maiores 
redes de agência possuem participação significativa – 88,56% do Ativo Total (-) 
Intermediação Financeira, 93,10% do Patrimônio Líquido, 83,04% do Lucro Líquido e 
90,06% dos Depósitos Totais – no total do “ Consolidado Bancário I”. Este consolidado, por 
sua vez, é “composto por pelo menos uma instituição do tipo Banco Comercial ou Banco 
Múltiplo com Carteira Comercial ou Instituições financeiras dos tipos: Banco Comercial, 
Banco Múltiplo com Carteira Comercial ou Caixa Econômica que não integrem 
conglomerado.”, conforme explicitado nos esclarecimentos e metodologias do dos relatórios 
contábeis disponíveis no site do Bacen. 
 23 
 Se considerássemos todo o SFN, a amostra continuaria sendo relevante visto que 
detém 72,54% do Ativo Total (-) Intermediação, 87,55% dos Depósitos Totais, 68,44% do 
Patrimônio Líquido e 72,63% do Lucro Líquido. 
 Os vinte bancos que constituem a amostra são aqueles que integram o quadro de 
maiores redes de agências: Banco do Brasil (BB), Itaú, Caixa Econômica Federal, Bradesco, 
Santander, HSBC,Safra, Citibank, Banrisul, Banco do Nordeste do Brasil (BNB), Banco 
Mercantil, Deutsche, Banco da Industria e Comercio (Bic), Banco do Estado do Espírito 
Santo (Banestes), Banco da Amazônia (Basa), Banco de Brasília (BRB), Banco do Estado do 
Pará (Banpará), Banco do Estado do Sergipe (Banese), Triângulo e Intermedium. Todos esses 
bancos tem como forte a parte de crédito. 
 
3.2 Origem dos Dados 
 
 Os dados contábeis a serem analisados se referem ao relatório “50 Maiores Bancos e o 
Consolidado do Sistema Financeiro Nacional”3. Utilizar só os dados contábeis consolidados 
seria insuficiente visto que esses não contêm as informações sobre as operações de crédito e 
provisões para operação de crédito. De modo que foi necessário recorrer às contas de 
operações de crédito (1.6.0.00.00-1) e provisões para operações de crédito (1.6.9.00.00-8) 
disponíveis no balancete e balanço geral. O sistema IF.data disponibiliza dados selecionados 
das entidades supervisionadas pelo Bacen, dentre esses tem o lucro líquido, que foi utilizado 
para análise. Todos os dados estão disponíveis no site oficial do Bacen. 
 
3.3 Limitações da Pesquisa 
 
O período analisado foi restrito a março de 2014 a março de 2015. Essa restrição 
ocorreu visto que a plataforma IF.data encontra-se em fase de teste e só abrange esse período. 
A amostra está restrita aos maiores bancos. Além disso, optou-se por trabalhar com dados 
divulgados pela contabilidade em razão da acessibilidade dos mesmos. Os modelos foram 
desenvolvidos considerando especificamente o mercado bancário brasileiro. Os bancos 
3 Acessado em 15/09/2015 http://www4.bcb.gov.br/fis/TOP50/port/Top50P.asp 
 24 
 
http://www4.bcb.gov.br/fis/TOP50/port/Top50P.asp
selecionados tem como forte a parte de crédito e não de tesouraria, outro modelo pode ser 
desenvolvido para IFs com alta atuação em tesouraria. 
 
3.4 Modelos Desenvolvidos 
 
 As contas Operações de Crédito (OC), Provisão para Operações de Crédito (PPOC) e 
Lucro Líquido (LL) foram disponibilizadas por meio do banco de dados liberado pelo Bacen, 
conforme já explicado. Foi assumido como valor referencial o do 1º trimestre de 2014, por ser 
o primeiro trimestre com informações disponíveis antes da recessão. 
 A Provisão para Operação de Crédito não gerenciado (PPOCNG) foi calculada tendo 
como base as operações que ocorreram no 1º trimestre de 2014, tendo sido calculado o 
crescimento das operações quando comparado a essa mesma data. Foi definido o seguinte 
modelo para o cálculo da PPOCNG: 
 
PPOCNG = 2014)1( marçoPPOCOCPER ×+ (3.1) 
 
Onde: 
PPOCNG = Provisão para operação de crédito não gerenciado 
 E PEROC seria o quociente entre a provisão de operações de crédito e as operações de 
crédito: 
PEROC = 
OP
PPOC (3.2) 
 
PEROC = Índice de Crescimento Operacional 
PPOC = Provisão para Operação de Crédito 
OC = Operações de Crédito 
O percentual de provisão não gerenciada é definido como: 
 
PERONG = 
OC
PPONG (3.3) 
 
PERONG = Percentual de crescimento Operacional Não Gerenciado 
 25 
PPOCNG = Provisão para Operação de Crédito Não Gerenciado 
OC = Operações de Crédito 
Foi desenvolvido o seguinte modelo para encontrar o possível lucro não gerenciado: 
 
LLNG = LL + PPOCNG (3.4) 
LLNG = Lucro Líquido Não Gerenciado 
LL = Lucro Líquido 
PPOCNG = Provisão para Operação de Crédito Não Gerenciado 
 
3.5 Metodologia de Análise Estatística 
 
Os testes estatísticos foram realizados no software livre Gretl, o qual compila e 
interpreta dados econométricos. De modo geral, procurou verificar se havia diferenças 
estatisticamente significativas entre algumas médias amostrais. Para testar se havia indício de 
GR, por exemplo, comparamos o PPOC com o PPOCNG, LL com LLNG, e, PEROC com 
PERONG. 
 
3.5.1 Teste t-pareado 
O teste t-pareado foi feito separadamente com cada um dos conjuntos de variáveis. 
Nesse caso, as hipóteses estatísticas foram: 
H0: PPOC = PPOCNG 
HA: PPOC ≠ PPOCNG 
H0: LL = LLNG 
HA: LL ≠ LLNG 
H0: PEROC = PERONG 
HA: PEROC≠ PERONG 
Onde: 
H0 - Sem indícios de GR 
HA – Indício de GR 
 A estatística do teste é dada por: 
 26 
n
S
DT
D
Dµ−= (3.5) 
 
Onde: 
D = média das diferenças amostrais 
Dµ = média da diferença populacional 
n
SD = desvio padrão das diferenças dividido pela raiz do número de observações. 
3.5.2 Regressão Linear 
A Regressão estuda a relação entre duas ou mais variáveis de forma que uma variável 
pode ser predita por meio de outra ou outras. 
iiii eXY ++= ββ0 (3.6) 
Sendo: 
iY = valor observado para a variável dependente no i-ésimo nível da variável independente 
0β = constante de regressão 
iβ = coeficiente de regressão 
iX = i-ésimo nível da variável independente 
ie = erro associado 
Em todos os casos foi considerado que se o p-valor se fosse menor que 0,05 (p < 0,05), 
a correlação seria estatisticamente significativa e as duas variáveis seriam linearmente 
dependentes ou relacionadas. A associação considerada entre as variáveis foi: forte se 0,70 ≤ 
∣ r ∣ < 1,0; moderada se 0,30 ≤ ∣ r ∣ < 0,70; e fraca se 0 < ∣ r ∣ < 0,30. (LARSON, FABER: 
2010). 
Com os mesmos dados provenientes da regressão, foi realizado o teste de hipótese 
para o coeficiente de correlação ρ. Esse teste tem como objetivo mostrar se existe relação 
significativa entre as variáveis. Tendo como hipóteses: 
H0: ρ = 0 
HA: ρ ≠ 0 
 A estatística do teste é dada por: 
(3.7) 
Onde: 
21
2
r
nrt
−
−
=
 27 
r = coeficiente de correlação 
n = número de observações 
A estatística do teste é distribuída pela t-Student com n-2 graus de liberdade. 
 
3.5.3 Teste de Sinal 
 
Utilizou-se o teste de sinal, que é um teste não paramétrico, utilizado quando a 
amostra é pequena. Esse tipo de teste é utilizado quando o pesquisador deseja determinar duas 
situações diferentes. Visto que esse teste só utiliza as informações dos sinais entre os pares 
diferentes, ele é considerado de pouco poder. É útil devido a possibilidade de estabelecer 
relação entre as variáveis. Numa amostra sem diferença, 50% deveria ser maior e 50% menor, 
tendo 5% como nível de confiança. 
O cálculo ocorreu com base na seguinte equação: 
Di= Xi-Yi se Di > 0 (3.8) 
Onde se atribuiu um sinal positivo (+) se Di < 0, e se Di = 0 recebeu um sinal negativo (-). 
Não houve exclusão de informações da análise. Seja S= Di (quantidade de sinais + na 
amostra) Qundo a hipótese é nula espera-se ter aproximadamente número igual de sinais 
positivos (+) e negativos (-). De modo que, a probabilidade de que uma diferença seja positiva 
são 50% e a probabilidade de que seja negativa são também 50%. 
 
 28 
4. RESULTADOS E ANÁLISE 
 
 
4.1 Estatística Descritiva 
 
Gráfico 4.1 – Operações de Crédito do 2º trimestre de 2014 (R$ Milhões) 
 
-
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
BB
Br
ad
esc
o 
Ita
ú 
Ca
ixa
 
Sa
nta
nd
er
HS
BC
Ba
nri
sul
BN
B
Me
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l
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Tr
iân
gu
lo
Da
yc
ov
al
BI
C
Int
erm
ed
ium
 
B
ilh
õe
s
 
Fonte: Elaboração própria 
As OC se concentram em torno de valores baixos. O gráfico 4.1 se refere as 
observações das operações do 2º trimestre de 2014 e a distribuição dos dados tem 
comportamento semelhante para os outros trimestres. Ocorreu uma evolução na média das 
operações ao longo do tempo, assim como no desvio padrão e o coeficiente de variação teve 
pouca variação ao decorrer do tempo. 
As provisões para operações de crédito se concentram em valores maiores. O gráfico 
4.2 serefere às observações do período analisado. A média se manteve praticamente estável e 
ocorreu uma evolução no desvio padrão ao longo do tempo. O coeficiente de variação tem 
pouca variação ao decorrer do tempo. No apêndice constam os dados que foram analisados. 
O comportamento das provisões para operação de crédito não gerenciado se assemelha 
ao comportamento das provisões para operação de crédito. A concentração ocorre em valores 
maiores. A média se manteve praticamente estável e ocorreu uma evolução no desvio padrão 
ao longo do tempo. O coeficiente de variação tem pouca oscilação ao decorrer do tempo. 
 
 
 
 29 
Gráfico 4.2 – Provisão para Operações de Crédito (R$ Milhões) 
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
2ºt/2014 3ºt/2014 4ºt/2014 1ºt/2015
R
$ 
M
ilh
õe
s Média
Mediana
Mínimo
Máximo
 
Fonte: Elaboração própria 
O lucro líquido concentra-se em valores mínimos. Os valores do máximo não são 
estáveis com longo do tempo. A média oscilou ao longo do tempo e ocorreu uma evolução no 
desvio padrão ao longo do tempo. É possível observar essa distribuição no gráfico 4.3. O 
coeficiente de variação oscilou de maneira significativa ao longo do tempo. 
 
Gráfico 4.3 – Lucro Líquido (R$ Milhões) 
-2000
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2ºt/2014 3ºt/2014 4ºt/2014 1ºt/2015
R
$ 
M
ilh
õe
s Média
Mediana
Mínimo
Máximo
 
Fonte: Elaboração própria 
 
 
 
 
 30 
4.2 Teste t-pareado 
 
Tabela 4.1 – Teste t-pareado 
 Período Estatística p-valor 
PPOC x PPOCNG 2ºT/2014 1,660 11,25% 
 3ºT/2014 0,883 38,83% 
 4ºT/2014 1,225 23,55% 
 1ºT/2015 1,657 11,40% 
LL x LLNG 2ºT/2014 2,015 5,82% 
 3ºT/2014 1,266 22,07% 
 4ºT/2014 1,514 14,64% 
 1ºT/2015 1,919 7,01% 
PEROC x PERONG 2ºT/2014 -3,714 0,15% 
 3ºT/2014 -1,388 18,13% 
 4ºT/2014 0,054 95,73% 
 1ºT/2015 0,688 49,95% 
Fonte: Elaboração própria 
 Ao fazer teste t-pareado foi não foi observada diferença significativa a um nível de 
significância de 5%, exceto na diferença entre PEROC e PERONG no 2º trimestre de 2014. 
No entanto, como esta diferença não foi significativa nos demais trimestre pode-se inferir que 
fatores externos afetaram o resultado nesse trimestre. 
 
4.3 Regressão Linear 
 
 A tabela 4.2 apresenta os principais resultados das regressões calculadas entre as 
variáveis estudadas. Como o objetivo do trabalho está focado na relação entre as variáveis, 
não foram realizados nenhum teste adicional para mensurar a qualidade das relações 
estabelecidas pelas regressões estimadas. 
Tabela 4.2 – Teste de regressão linear 
Variável dependente: PPOC 
Variável independente: PPOCNG 
Período 
Média da 
variável 
dependente 
Média da 
variável 
independente Coeficiente 
Razão-
t R-quadrado 
Estatística 
do teste: p-valor em % 
2ºt/2014 -4843,8 -5021,32 0,96 133,34 0,998 67,05 <0,05 
3ºt/2014 -5065,69 -5202,18 0,95 79,98 0,997 54,73 <0,05 
4ºt/2014 -5264,76 -5553,14 0,92 62,32 0,995 42,37 <0,05 
1ºt/2015 -5379,47 -5873,78 0,89 63,18 0,995 42,37 <0,05 
 
 
 
 
 
 
 31 
Variável dependente: LL 
Variável independente: LLNG 
Período 
Média da 
variável 
dependente 
Média da 
variável 
independente Coeficiente 
Razão-
t R-quadrado 
Estatística 
do teste: p-valor em % 
2ºt/2014 1365,18 1107,2 1,10 22,44 0,963 15,45 <0,05 
3ºt/2014 708,49 489,447 0,87 8,33 0,785 6,07 <0,05 
4ºt/2014 1499,29 1124,37 0,99 11,86 0,881 8,42 <0,05 
1ºt/2015 923,75 332,061 0,76 4,85 0,553 3,79 0,05 
 
Variável dependente: PEROC 
Variável independente: PERONG 
Período 
Média da 
variável 
dependente 
Média da 
variável 
independente Coeficiente 
Razão-
t R-quadrado 
Estatística 
do teste: p-valor em % 
2ºt/2014 -0,0603 -0,05933 1,00 47,41 0,992 33,47 <0,05 
3ºt/2014 -0,0661 -0,06248 1,06 16,66 0,935 11,57 <0,05 
4ºt/2014 -0,0673 -0,06657 1,02 30,57 0,980 21,11 <0,05 
1ºt/2015 -0,0688 -0,07002 1,00 22,32 0,963 15,45 <0,05 
Fonte: Elaboração própria 
 Quando a variável dependente é o PPOC e a independente é o PPOCNG, o coeficiente 
angular é menor que a unidade. O coeficiente de determinação múltipla (R-quadrado), o qual 
representa a variação em Y que é explicada através do conjunto de variáveis independentes 
selecionadas, apresentou um valor superior a 0,99, ou seja, 99% da variação no valor da 
PPOC poder ser explicada através da variação da PPOCNG. Com esses valores é possível 
evidenciar uma correlação forte entre as variáveis. 
No entanto, quando a variável dependente é o LL e a independente é o LLNG, o 
comportamento se mantém, mas o R-quadrado apresentou um valor superior a 0,55, ou seja, 
55% no 1° trimestre de 2015, relação essa que é possível perceber entre as variáveis, no 
entanto bem mais fraca que a de períodos anteriores. 
Tendo o PEROC como variável dependente e PERONG como independente, 
coeficiente angular é foi maior que a unidade, ou seja, o valor da PEROC representou no 
mínimo 100% do PERONG. Já o R-quadrado apresentou comportamento semelhante ao das 
variáveis anteriores e foi possível evidenciar uma forte correlação entra as variáveis. 
Ao fazer o teste de hipótese para o coeficiente de correlação ρ observamos que a um 
nível de significância de 5%, temos evidências para rejeitar a hipótese nula que ρ=0, pois para 
todos os trimestres e duplas de variáveis o p-valor é igual ou menor que 5%. Assim pode-se 
concluir que existe uma relação entre as variáveis. No caso de PPOC e PPOCNG o 
coeficiente foi menor que 1. Já quando analisado o LL e LLNG, o coeficiente foi menor que a 
unidade com exceção do 2º trimestre de 2014. Ao observar as variáveis PEROC e PERONG, 
observa-se que o coeficiente foi maior que a unidade em todos os períodos. 
 
 32 
4.4 Teste de Sinal 
 
Foi realizado um teste de sinal das variáveis: PPOC e PPOCNG; LL e LLNG; e, 
PEROC e PERONG, referentes ao 2º trimestre de 2014 à 1º trimestre de 2015. Os resultados 
estão na tabela 4.3. 
Tabela 4.3 – Teste de sinal 
PPOC X PPOCNG 
Período PPOC > PPONG % W <= 13 W >= 13 
2ºt/2014 13 65 0,94 0,13 
3ºt/2014 13 65 0,94 0,13 
4ºt/2014 11 55 0,74 0,41 
1ºt/2015 15 75 0,99 0,02 
 
LL X LLNG 
Período LL > LLNG % W <= 13 W >= 13 
2ºt/2014 13 65 0,94 0,13 
3ºt/2014 13 65 0,94 0,13 
4ºt/2014 11 55 0,74 0,41 
1ºt/2015 15 75 0,99 0,02 
 
PEROC X PERONG 
Período PEROC > PERONG % W <= 13 W >= 13 
2ºt/2014 13 65 0,94 0,13 
3ºt/2014 13 65 0,94 0,13 
4ºt/2014 13 65 0,94 0,13 
1ºt/2015 15 75 0,99 0,02 
Fonte: Elaboração própria 
Tanto para as variáveis PPOC e PPOCNG; LL e LLNG; e PEROC e PERONG, todas 
referentes ao 1º trimestre de 2015, o P valor foi 0,02 , ao nível de significância de 5%, temos 
evidências de que existe diferenças significativas entre as variáveis PPOC e PPOCNG; LL e 
LLNG; e PEROC e PERONG do 1º trimestre de 2015. 
 É notório o comportamento semelhante do P valor dessas variáveis, onde esses se 
mantêm constantes, ocorrendo uma variação apenas no 4º trimestre de 2014 na variável 
PEROC e PERONG, onde o P-Valor é de 0,13, sendo que nas outras variáveis, considerando 
o mesmo período, foi de 0,41. 
Tabela 4.4 – Síntese dos testes 
Variável Teste Conclusão Período 
PPOC x PPOCNG 
t-pareado H0 não é rejeitado Todos 
Regressão β<1 Todos 
Teste de sinal Significativo 1ºT/2015 
LL x LLNG 
t-pareado H0 não é rejeitado Todos 
Regressão β>1 2°T/2014 
β<1 Demais trimestres 
Teste de sinal Significativo 1ºT/2015 
 33 
PEROC x PERONG 
t-pareado H0 é rejeitado 2°T/2014 
H0 não é rejeitado Demais trimestres 
Regressão β>1 Todos 
Teste de sinal Significativo 1ºT/2015 
Fonte: Elaboração própria 
Em síntese, o teste t-pareado não rejeitou H0, ou seja, não apontou evidências de GR 
exceto em na diferença entre PEROC e PERONG no 2º trimestre de 2014, mas esse resultado 
não deve ser considerado visto que a diferença não foi significativa nos demais trimestres, de 
modo que pode-se inferir que fatores externos interferiram. Ao calcular a regressão, foi 
observado que existia relação entre as variáveis analisadas. O teste dosinal mostrou que 
existia diferença significativa entre as variáveis no 1º trimestre de 2015 e nos demais 
trimestres não houve diferença significativa. Essa diferença pode ter ocorrido por fatores 
externos, provavelmente sazonais, de modo que em geral não fica comprovado o indicio de 
GR. 
 
4.5 Casos Especiais 
 
4.5.1 Banco Industrial e Comercial S.A (BIC) 
Gráfico 4.4 – BIC (R$ Milhões) 
-2.000,00
-1.000,00
-
1.000,00
2.000,00
3.000,00
4.000,00
5.000,00
6.000,00
7.000,00
8.000,00
9.000,00
mar/14 jun/14 set/14 dez/14 mar/15
R
$ 
M
ilh
õe
s
OP
PPOC
LL
 
Fonte: Elaboração própria 
O BIC teve uma grande alteração em suas contas nos últimos quatro trimestres 
(Gráfico 4.4), isso pode ser justificado com o fato do CBB, segundo maior banco comercial 
Chinês, comprou 72% do BIC. O foco do banco comercial será o segmento de médio porte. A 
operação de comprar do Bic analisa uma reorganização societária do banco e seus acionistas 
diretos. Por conta dessa compra, é possível justificar o movimento de quedas das operações e 
a estabilidade das provisões. 
 34 
 
4.5.2 Caixa Econômica Federal 
 A deterioração da carteira de crédito a empresas é digna de atenção. O lucro da Caixa 
foi reduzido pelo aumento das provisões, assim como a taxa Selic. A taxa Selic encareceu a 
captação. A PPOC aumentou devido o aumento do nível de inadimplência no crédito 
comercial das empresas devido ao cenário econômico desfavorável. O resultado operacional 
da Caixa só se manteve estável devido à receita tributária extraordinária. Essa receita de R$ 
1,744 bilhão, não teve impacto no índice de Basiléia. 
 
 
Gráfico 4.5 – Caixa Econômica Federal 
(R$ Bilhões) 
-100,00
-
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
mar/14 jun/14 set/14 dez/14 mar/15
R
$ 
B
ilh
õe
s
OP
PPOC
LL
 
Fonte: Elaboração própria 
 
 Segundo a reportagem de Ribeiro (2015), publicado pelo Valor Econômico: 
 
 “A Caixa explicou que não houve aumento de inadimplência em infraestrutura no período 
que justificasse maiores provisões e que a Lava Jato "não é, por si só, um fator determinante 
para definir o risco de crédito de determinado cliente ou operação, mas pode influenciar o 
ambiente de negócios em que determinada companhia está inserida". 
 
 35 
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS 
 
Esse estudo teve como propósito avaliar se as IFs brasileiras utilizam o GR na 
contabilização de OC e PPOC. Para isso foi desenvolvido um modelo de resultado não 
gerenciado. 
Os testes empíricos foram realizados com os dados provenientes do IF.data e 50 
maiores bancos e o consolidado do SFN, entre o 1° trimestre de 2014 e 1° trimestre de 2015, 
compreendendo as variáveis OC, PPOC e LL e em segundo momento foi desenvolvido o 
modelo para a observação das mesmas variáveis de modo não gerenciado. 
Ao calcular a regressão, foi observado que existia relação entre as variáveis analisadas. 
O teste t-pareado não rejeitou H0, ou seja, não apontou evidências de GR exceto em na 
diferença entre PEROC e PERONG no 2º trimestre de 2014. O teste do sinal mostrou que 
existia diferença significativa entre as variáveis no 1º trimestre de 2015 e nos demais 
trimestres não houve diferença significativa. Essa diferença pode ter ocorrido por fatores 
externos, provavelmente sazonais, de modo que em geral não fica comprovado o indicio de 
GR. Um dos fatores que pode ter contribuído para a significância do resultado do 1º trimestre 
de 2015 foi o início da recessão no país. 
Dados os resultados, talvez se a série histórica fosse maior, poderia observar se os 
resultados significativos se devem a sazonalidade, sendo possível testar as hipóteses com mais 
confiabilidade. 
Esse estudo tinha como objetivo apurar evidências da presença de GR na 
contabilização das IFs, de modo que não foi levado em consideração a freqüência e 
intensidade da prática do GR. A pergunta base era: é possível o usuário comum identificar GR 
presente na contabilidade das IFs? 
Para responder a pergunta é preciso saber que para o usuário comum evidenciar o GR, 
ele precisaria ter conhecimento básico em estatística, o que dificilmente é observado nos 
usuários comuns das IFs. Mesmo que ele tenha conhecimento estatístico, ao analisar os dados 
contábeis das IFs ele sentirá dificuldade em montar uma série histórica dos últimos cinco 
trimestres e com uma série dessa dimensão não é possível evidenciar a prática de GR em 
bancos comerciais brasileiros. A principal contribuição do estudo consistiu no 
desenvolvimento de um possível modelo não gerenciado. 
O estudo esteve sujeito a algumas limitações como: dificuldade de estimar um modelo 
econométrico para mensurar objetivamente o GR; indisponibilidade de uma série história 
 36 
consistente; a necessidade de desenvolver um modelo específico para bancos comerciais 
brasileiros; e a restrição da amostra estar restrita aos vinte bancos com maiores redes de 
agências. 
Trabalhos futuros que podem ser conduzidos com base nesse por: ampliar a amostra 
de bancos; fazer uma análise de dados em um período maior de tempo; investigar evidências 
de GR aplicado em um único banco; procurar evidências de GR separando os bancos por 
tamanho, onde os cinco maiores bancos formariam um grupo e um segundo grupo com os 
demais; aprofundar a pesquisa sobre OC e PPOC, considerando informações mais analíticas 
para investigar o resultado “não gerenciado”; verificar como a recessão pode influenciar a 
contabilização das IFs; observar se a variação na carteira de crédito influencia no GR. 
Portanto, seria interessante realizar novos experimentos que envolvam GR mais compatíveis 
com IFs e, com base nisso, sugerir a aplicação para o usuário externo. 
 37 
REFERÊNCIAS 
 
AZEVEDO, Filipe Bressanelli; DA COSTA, Fábio Moraes. Efeito da troca da firma de 
auditoria no gerenciamento de resultados das companhias abertas brasileiras. Revista de 
Administração Mackenzie, v. 13, n. 5, 2012. 
 
BAPTISTA, Evelyn Maria Boia. Teoria em gerenciamento de resultados. Revista de 
Contabilidade da UFBA, v. 3, n. 2, p. 5-20, 2010. 
 
BARTON, J. Does the use of financial derivatives affect earnings management decisions? 
The Accounting Review, v.76, n.1, January 2001, p.1-26. 
 
CARDOSO, Ricardo Lopes. Governança corporativa ou gerenciamento de resultados. 
Revista Brasileira de Contabilidade, v. 150, p. 18-37, 2004. 
 
COSENZA, José Paulo; GRATERON, Ivan Ricardo Guevara. A auditoria da contabilidade 
criativa. Revista Brasileira de Contabilidade, n. 143, p. 43-61, 2003. 
 
DANTAS, José Alves et al. Discricionariedade na mensuração de derivativos como 
mecanismo de gerenciamento de resultados em bancos. 2013. 
 
__________Gerenciamento de resultados em bancos com uso de TVM: validação de modelo 
de dois estágios. Revista Contabilidade & Finanças, v. 24, n. 61, p. 37-54, 2013. 
 
DUTRA, Ednael Silva; DA COSTA, Fábio Moraes. A Relação entre Gerenciamento de 
Resultados e Conservadorismo Contábil em Companhias Abertas Brasileiras. Advances in 
Scientific and Applied Accounting, v. 7, n. 1, p. 149-170, 2014. 
 
FORMIGONI, Henrique et al. Estudo sobre os incentivos tributários para o gerenciamento de 
resultados contábeis nas companhias abertas brasileiras. Revista de Administração e 
Contabilidade da Unisinos, v. 9, n. 1, p. 41-52, 2012. 
 
 38 
FUJI, Alessandra Hirano. Gerenciamento de resultados contábeis no âmbito das 
instituições financeiras atuantes no Brasil. 2004. Tese de Doutorado. 
 
GOULART, André Moura Cintra. Gerenciamento de resultados contábeis em instituições 
financeiras no Brasil. 2007. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo. 
 
HEALY, Paul M.; WAHLEN, James M. A review of the earnings management literature and 
its implications for standard setting. Accounting horizons, v. 13, n. 4, p. 365-383, 1999. 
 
HENDRIKSEN, Eldon S.; VAN BREDA, Michael F. Teoria da contabilidade. Tradução da 5. 
ed. americana por Antonio Zoratto Sanvicente.São Paulo: Atlas, 1999. 
 
IUDÍCIBUS, Sérgio. de.; Teoria da Contabilidade. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2000. 
 
LARSON, Ron; FABER, Betsy. Estatística Aplicada. 4º edição, São Paulo: Pearson, 2011. 
 
LEUZ, Christian; NANDA, Dhananjay; WYSOCKI, Peter D. Earnings management and 
investor protection: an international comparison. Journal of financial economics, v. 69, n. 3, 
p. 505-527, 2003. 
 
MAIA, Saulo Cardoso et al. Gerenciamento de resultados em cooperativas de crédito no 
Brasil. BBR–Brazilian Business Review, v. 10, n. 4, p. 96-116, 2013. 
 
MARTINEZ, Antonio Lopo. "Gerenciamento" dos resultados contábeis: estudo empírico 
das companhias abertas brasileiras. 2001. Tese de Doutorado. 
 
MOYER, Susan E. Capital adequacy ratio regulations and accounting choices in commercial 
banks. Journal of Accounting & Economics, n. 13, p. 123-154, 1990. 
 
PIQUERAS, Tatiana Madeira. Relação das diferenças entre o lucro contábil e o lucro 
tributável (book-tax differences) e gerenciamento de resultados no Brasil. 2010. Tese de 
Doutorado. Universidade de São Paulo. 
 
Formatado: Inglês (Estados Unidos)
 39 
PORTO GOMES, Ana Luiza. Gerenciamento de resultados em instituições financeiras no 
Brasil de 2001 a 2012. São Paulo, 2014. 
 
RIBEIRO, Alex. “Selic e provisões comprimem resultado operacional da Caixa”. Valor 
Econômico. São Paulo/SP, 28 de Agosto de 2015, p. C14 
 
RICHARDSON, Vernon J. Information asymmetry and earnings management: Some 
evidence. Review of Quantitative Finance and Accounting, v. 15, n. 4, p. 325-347, 2000. 
 
SANTOS, Ariovaldo dos; GRATERON, Ivan Ricardo Guevara. Contabilidade criativa e 
responsabilidade dos auditores. Revista Contabilidade & Finanças, v. 14, n. 32, p. 07-22, 
2003. 
 
SCHIPPER, Katherine. Commentary on earnings management. Accounting horizons, v. 3, n. 
4, p. 91-102, 1989. 
 
WAGENHOFER, Alfred. Accounting and economics: what we learn from analytical models 
in financial accounting and reporting. In: LEUZ, Christian et al (Org.). The economics and 
politics of accounting international: perspectives on research trends, policy, and practice. 
New York: Oxford University Press, 2004. 
 
XAVIER, Paulo Henrique Moura. Gerenciamento de resultados por bancos comerciais no 
Brasil. 2007. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo. 
 
ZENDERSKI, Humberto. Gerenciamento de resultados em Instituições Financeiras no 
Brasil – 2000 a 2004. Tese de mestrado, Programa de Pós- Graduação em Contabilidade - 
Universidade de Brasília, Brasília, Brasil, 2005. 
 
 
 
 
 
 
Formatado: Português (Brasil)
 40 
APÊNDICE – Resultados 
 
Modelo 1: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: PPOC2 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
PPOCNG2 0,958205 0,00718596 133,3441 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente −4843,800 D.P. var. dependente 7948,013 
Soma resíd. quadrados 1782082 E.P. da regressão 306,2577 
R-quadrado 0,998933 R-quadrado ajustado 0,998933 
F(1, 19) 17780,64 P-valor(F) 1,06e-29 
Log da verossimilhança −142,3544 Critério de Akaike 286,7087 
Critério de Schwarz 287,7045 Critério Hannan-Quinn 286,9031 
 
Modelo 2: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: PPOC3 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
PPOCNG3 0,954354 0,0119317 79,9847 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente −5065,692 D.P. var. dependente 8240,230 
Soma resíd. quadrados 5339887 E.P. da regressão 530,1383 
R-quadrado 0,997039 R-quadrado ajustado 0,997039 
F(1, 19) 6397,554 P-valor(F) 1,72e-25 
Log da verossimilhança −153,3286 Critério de Akaike 308,6572 
Critério de Schwarz 309,6529 Critério Hannan-Quinn 308,8516 
 
Modelo 3: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: PPOC4 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
PPOCNG4 0,92388 0,0148228 62,3283 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente −5264,761 D.P. var. dependente 8586,004 
Soma resíd. quadrados 9515171 E.P. da regressão 707,6712 
R-quadrado 0,995133 R-quadrado ajustado 0,995133 
F(1, 19) 3884,814 P-valor(F) 1,94e-23 
Log da verossimilhança −159,1054 Critério de Akaike 320,2109 
Critério de Schwarz 321,2066 Critério Hannan-Quinn 320,4052 
 
Modelo 4: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: PPOC5 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
PPOCNG5 0,894436 0,0141565 63,1821 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente −5379,478 D.P. var. dependente 8893,487 
Soma resíd. quadrados 9860375 E.P. da regressão 720,3937 
 41 
R-quadrado 0,995263 R-quadrado ajustado 0,995263 
F(1, 19) 3991,975 P-valor(F) 1,50e-23 
Log da verossimilhança −159,4618 Critério de Akaike 320,9236 
Critério de Schwarz 321,9193 Critério Hannan-Quinn 321,1180 
 
Modelo 5: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: LL2 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
LLNG2 1,10551 0,0492551 22,4446 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente 1365,187 D.P. var. dependente 2618,100 
Soma resíd. quadrados 6088220 E.P. da regressão 566,0677 
R-quadrado 0,963654 R-quadrado ajustado 0,963654 
F(1, 19) 503,7595 P-valor(F) 3,88e-15 
Log da verossimilhança −154,6401 Critério de Akaike 311,2802 
Critério de Schwarz 312,2760 Critério Hannan-Quinn 311,4746 
 
Modelo 6: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: LL3 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
LLNG3 0,872759 0,104737 8,3328 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente 708,4913 D.P. var. dependente 1508,061 
Soma resíd. quadrados 11440436 E.P. da regressão 775,9692 
R-quadrado 0,785156 R-quadrado ajustado 0,785156 
F(1, 19) 69,43614 P-valor(F) 9,10e-08 
Log da verossimilhança −160,9481 Critério de Akaike 323,8962 
Critério de Schwarz 324,8919 Critério Hannan-Quinn 324,0906 
 
Modelo 7: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: LL4 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
LLNG4 0,995304 0,0838991 11,8631 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente 1499,295 D.P. var. dependente 3030,180 
Soma resíd. quadrados 26099104 E.P. da regressão 1172,023 
R-quadrado 0,881052 R-quadrado ajustado 0,881052 
F(1, 19) 140,7333 P-valor(F) 3,14e-10 
Log da verossimilhança −169,1956 Critério de Akaike 340,3911 
Critério de Schwarz 341,3869 Critério Hannan-Quinn 340,5855 
 
Modelo 8: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: LL5 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
LLNG5 0,769951 0,158651 4,8531 0,0001 *** 
 
 42 
Média var. dependente 923,7584 D.P. var. dependente 1917,696 
Soma resíd. quadrados 38819357 E.P. da regressão 1429,379 
R-quadrado 0,553493 R-quadrado ajustado 0,553493 
F(1, 19) 23,55257 P-valor(F) 0,000110 
Log da verossimilhança −173,1657 Critério de Akaike 348,3315 
Critério de Schwarz 349,3272 Critério Hannan-Quinn 348,5259 
Percentual 
 
Modelo 9: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: PEROC2 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
PERONG2 1,0091 0,0212809 47,4180 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente −0,060302 D.P. var. dependente 0,019977 
Soma resíd. quadrados 0,000673 E.P. da regressão 0,005951 
R-quadrado 0,991621 R-quadrado ajustado 0,991621 
F(1, 19) 2248,471 P-valor(F) 3,38e-21 
Log da verossimilhança 74,61705 Critério de Akaike −147,2341 
Critério de Schwarz −146,2384 Critério Hannan-Quinn −147,0397 
 
Modelo 10: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: PEROC3 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
PERONG3 1,06493 0,0639211 16,6601 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente −0,066183 D.P. var. dependente 0,029696 
Soma resíd. quadrados 0,006686 E.P. da regressão 0,018759 
R-quadrado 0,935931 R-quadrado ajustado 0,935931 
F(1, 19) 277,5574 P-valor(F) 8,57e-13 
Log da verossimilhança 51,65568 Critério de Akaike −101,3114 
Critério de Schwarz −100,3156 Critério Hannan-Quinn −101,1170 
 
Modelo 11: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: PEROC4 
 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
PERONG4 1,01882 0,0333218 30,5753<0,0001 *** 
 
Média var. dependente −0,067319 D.P. var. dependente 0,028359 
Soma resíd. quadrados 0,002110 E.P. da regressão 0,010538 
R-quadrado 0,980081 R-quadrado ajustado 0,980081 
F(1, 19) 934,8479 P-valor(F) 1,27e-17 
Log da verossimilhança 63,19020 Critério de Akaike −124,3804 
Critério de Schwarz −123,3847 Critério Hannan-Quinn −124,1860 
 
Modelo 12: MQO, usando as observações 1-20 
Variável dependente: PEROC5 
 
 43 
 Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor 
PERONG5 1,0092 0,0452023 22,3263 <0,0001 *** 
 
Média var. dependente −0,068830 D.P. var. dependente 0,032045 
Soma resíd. quadrados 0,004195 E.P. da regressão 0,014860 
R-quadrado 0,963282 R-quadrado ajustado 0,963282 
F(1, 19) 498,4633 P-valor(F) 4,27e-15 
Log da verossimilhança 56,31626 Critério de Akaike −110,6325 
Critério de Schwarz −109,6368 Critério Hannan-Quinn −110,4381 
 
 
Teste da diferença entre PPOC2 e PPOCNG2 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com PPOC2 > PPOCNG2: w = 13 (65,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 13) = 0,942341 
 Prob(W >= 13) = 0,131588 
 
Teste da diferença entre PPOC3 e PPOCNG3 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com PPOC3 > PPOCNG3: w = 13 (65,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 13) = 0,942341 
 Prob(W >= 13) = 0,131588 
 
Teste da diferença entre PPOC4 e PPOCNG4 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com PPOC4 > PPOCNG4: w = 11 (55,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 11) = 0,748278 
 Prob(W >= 11) = 0,411901 
Teste da diferença entre PPOC5 e PPOCNG5 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 44 
 Número de casos com PPOC5 > PPOCNG5: w = 15 (75,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 15) = 0,994091 
 Prob(W >= 15) = 0,0206947 
 
Teste da diferença entre LL2 e LLNG2 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com LL2 > LLNG2: w = 13 (65,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 13) = 0,942341 
 Prob(W >= 13) = 0,131588 
 
Teste da diferença entre LL3 e LLNG3 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com LL3 > LLNG3: w = 13 (65,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 13) = 0,942341 
 Prob(W >= 13) = 0,131588 
 
Teste da diferença entre LL4 e LLNG4 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com LL4 > LLNG4: w = 11 (55,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 11) = 0,748278 
 Prob(W >= 11) = 0,411901 
 
Teste da diferença entre LL5 e LLNG5 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com LL5 > LLNG5: w = 15 (75,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 45 
 Prob(W <= 15) = 0,994091 
 Prob(W >= 15) = 0,0206947 
 
Teste da diferença entre PEROC2 e PERONG2 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com PEROC2 > PERONG2: w = 13 (65,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 13) = 0,942341 
 Prob(W >= 13) = 0,131588 
 
Teste da diferença entre PEROC3 e PERONG3 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com PEROC3 > PERONG3: w = 13 (65,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 13) = 0,942341 
 Prob(W >= 13) = 0,131588 
 
Teste da diferença entre PEROC3 e PERONG3 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com PEROC3 > PERONG3: w = 13 (65,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 13) = 0,942341 
 Prob(W >= 13) = 0,131588 
 
Teste da diferença entre PEROC5 e PERONG5 
Teste dos Sinais 
Número de diferenças: n = 20 
 Número de casos com PEROC5 > PERONG5: w = 15 (75,00%) 
 De acordo com a hipótese nula de não diferença, W segue uma B(20, 0,5) 
 Prob(W <= 15) = 0,994091 
 Prob(W >= 15) = 0,0206947 
 46 
	1.1 Introdução
	1.2 Problema
	1.3 Objetivo
	1.4 Justificativa
	1.5 Premissas Assumidas
	1.6 Metodologia da Pesquisa
	2. REFERENCIAL TEÓRICO
	2.1 Gerenciamento de Resultados
	2.2 Gerenciamento de Resultados em Instituições Financeiras
	2.3 Provisões para Operações de Crédito
	2.4 Originalidade/valor
	3. PROCEDER METODOLÓGICO
	3.1 População e Amostra
	3.2 Origem dos Dados
	3.3 Limitações da Pesquisa
	3.4 Modelos Desenvolvidos
	3.5 Metodologia de Análise Estatística
	Os testes estatísticos foram realizados no software livre Gretl, o qual compila e interpreta dados econométricos. De modo geral, procurou verificar se havia diferenças estatisticamente significativas entre algumas médias amostrais. Para testar se havi...
	3.5.1 Teste t-pareado
	3.5.2 Regressão Linear
	3.5.3 Teste de Sinal
	4. RESULTADOS E ANÁLISE
	4.1 Estatística Descritiva
	4.2 Teste t-pareado
	4.3 Regressão Linear
	4.4 Teste de Sinal
	4.5 Casos Especiais
	4.5.1 Banco Industrial e Comercial S.A (BIC)
	4.5.2 Caixa Econômica Federal
	5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
	REFERÊNCIAS
	APÊNDICE – Resultados